<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>コンピュータビジョン on hdknr blog</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/tags/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3/</link><description>Recent content in コンピュータビジョン on hdknr blog</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hdknr.github.io/blogs/tags/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>「白いユニフォームの選手を追え」— Meta SAM3 がスポーツスカウティングを一変させる仕組み</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/05/meta-sam3-sports-tracking/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/05/meta-sam3-sports-tracking/</guid><description>Meta が GitHub で公開した SAM3 は、テキスト指示だけで動画内の任意の物体を追跡できるオープン語彙セグメンテーションモデルだ。「白いユニフォームの選手」と言うだけで NBA の混戦から特定の選手を追跡し、戦術図を自動生成する。SAM2 との違いとスポーツ分析への影響を解説する。</description></item></channel></rss>